Emma Frejinger
Intelligence artificielle et recherche opérationnelle pour la prise de décision à grande échelle
- Professeure titulaire
-
Faculté des arts et des sciences - Département d'informatique et de recherche opérationnelle
André-Aisenstadt, room 3385
Media
Profile
Biography
Emma Frejinger est professeure titulaire au Département d'informatique et de recherche opérationnelle de l'Université de Montréal, où elle est titulaire d'une Chaire de recherche du Canada ainsi que d'une Chaire de recherche industrielle financée par la Compagnie des chemins de fer nationaux du Canada (CN). Ses recherches sont motivées par des applications réelles et portent sur le développement de combinaisons novatrices de méthodes d'apprentissage automatique et de recherche opérationnelle pour résoudre des problèmes de prise de décision à grande échelle en incertitude. Emma possède une vaste expérience de collaboration avec l'industrie, en particulier dans le secteur des transports. Depuis 2018, elle agit également à titre de conseillère scientifique pour IVADO Labs, où elle contribue au développement de solutions d'intelligence artificielle destinées à l'industrie des chaînes d'approvisionnement. De plus, elle fournit des services de témoin experte et est affiliée académique au sein du Groupe d'analyse. Avant de se joindre à l'Université de Montréal en 2013, elle était membre du corps professoral à l'Institut royal de technologie KTH en Suède. Elle détient un doctorat en mathématiques de l'EPFL (Suisse).
For more information…
- 18-06-2019 L’UdeM obtient vingt nouvelles chaires de recherche du Canada et huit renouvellements
- 22-10-2018 C’est naturel de commencer à pousser l’intelligence artificielle dans le domaine ferroviaire
- 25-02-2019 Optimiser les services de transport grâce à l’IA
- 09-04-2019 IA : l’urgence d’éduquer maintenant
Affiliations and responsabilities
Research affiliations
Research units
Titulaire
- Chaire CN en intermodalité des transports
- Chaire de recherche du Canada en optimisation fondée sur des données pour les transports
Membre
Teaching and supervision
Teaching
Courses taught (current session only)
Programs
Student supervision
Theses and dissertation supervision (Papyrus Institutional Repository)
Le problème de routage des locomotives au CN : une nouvelle approche pour des solutions plus résilientes
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Data-driven large neighbourhood search for combinatorial optimization problems
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
Nouvelle contraction algébrique appliquée au problème de tarification de réseau
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Strategic capacity planning and pricing : a choice-based approach
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
Machine learning accelerated stochastic optimization and applications to railway operations
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
Strategic planning of intracity electric vehicle charging station locations with integrated advanced demand dynamics
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
On choice models in the context of MDPs
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
An exploratory study of decision-focused learning for mutli-commodity network design in transportation
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Efficient reformulations for deterministic and choice-based network design problems
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Forecasting for operational planning of M1M systems
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
On inverse reinforcement learning and dynamic discrete choice for predicting path choices
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Traffic prediction and bilevel network design
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
A rolling horizon approach for the locomotive routing problem at the Canadian National Railway Company
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Tactical block planning for intermodal rail transportation
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
The load planning problem for double-stack intermodal trains
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Méta-enseignement : génération active d’exemples par apprentissage par renforcement
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
On two sequential problems : the load planning and sequencing problem and the non-normal recurrent neural network
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Route choice and traffic equilibrium modeling in multi-modal and activity-based networks
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
Load sequencing for double-stack trains
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Conception du réseau de distribution d’une entreprise de livraison de courrier rapide.
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
The berth allocation problem at port terminals : a column generation framework
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Development of new scenario decomposition techniques for linear and nonlinear stochastic programming
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Dynamic Programming Approaches for Estimating and Applying Large-scale Discrete Choice Models
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
Analyse du comportement hétérogène des usagers dans un réseau
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Projects
Research projects
Integrated Learning and Optimization for Sustainable Transportation
Chaire de recherche du Canada_Data-Driven Optimization for Transportation
Data-driven Optimization of Transport Systems
Location of Charging Stations for Electric Vehicles
Science des données en logistique
Chaire en transformation du transport - Programme de chaires chaire de recherche visant le développement de technologies vertes
Modèles de capture de flot et simulation stochastique pour réseaux congestionnés avec usagers hétérogènes
Learning solutions to the locomotive scheduling problem
Chaire de recherche du Canada en Demand-driven Optimization of Transport Systems
Improving Purolator Logistics and Operations
CENTRE INTERUNIVERSITAIRE DE RECHERCHE SUR LES RESEAUX D'ENTREPRISE, LA LOGISTIQUE ET LE TRANSPORT (CIRRELT)
CENTRE INTERUNIVERSITAIRE DE RECHERCHE SUR LES RESEAUX D'ENTREPRISE, LA LOGISTIQUE ET LE TRANSPORT (CIRRELT)
Apogée Canada fonds d'excellence en recherche / Bourse d'excellence IVADO à la maitrise Léa Ricard
Optimization of intermodal rail operations and locomotive fleet management
ROUTE CHOICE MODELING USING DYNAMIC DISCRETE CHOICE MODELS
Programme de stages postdoctoraux - IVADO - Candidat: Camilo Ortiz Astorquiza / Intégration d'algorithmes de programmation en nombres entiers et d'apprentissage automatique pour résoudre les problèmes de gestion de flotte de locomotives à grande échelle
Programme de bourse d'été et d'initiation à la recherche au premier cycle IVADO. Candidat: Marc Revol / Optimisation de l'utilisation de la flotte de locomotives du CN
STRATEGIE OPERATIONNELLE POUR L'INSPECTION DES VEHICULES
A data driven operations research approach to intermodal rail transportation load and block capacity planning problems
Analysis of Bike Route Choice Behaviour Using the Link-Based Recursive Logit Mode.
Analysis of Bike Route Choice Behaviour Using the Link-Base Recursive Logit Mode.
TRANSPORTATION NETWORK DESIGN INVOLVING ANTAGONIST USERS
INTERMODAL CONTAINER ALLOCATION PROBLEM IN RAIL YARDS
Outreach
Publications and presentations
Disciplines
- Computer Science
Areas of expertise
- Operations research
- Statistical learning
- Data science
- Econometrics
- Network optimization
- Optimization of railway operations
- Optimization of transport systems
- Demand forecasting
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